NAGETOKO

単純CSV・Excel変換 10万件の検証結果

合成データ10万件の再検証で、通常変換99,000件は期待結果と一致し、異常入力1,000件は明示停止しました　対象は単純なCSV・XLS・XLSX変換で、実運用の無故障を保証する結果ではありません

修正後の検証結果

列名変更・列順変更・追加削除・分割結合・空白除去・文字置換・日付と数値の書式・フィルタ・ソート・重複排除など20種類を検証しました　製品とは別のPython生成器で正解を先に決め、別の値を使った見本から製品コードが学習・変換した出力を、文字列とセル型で照合しています

Aは45,000件で通常変換の3因子の組合せ、Bは20,000件で読取・学習の4因子の組合せ、Cは5,000件で固定シードの回帰、Dは30,000件で仮定した均等分布からの独立抽出を確認しました　組合せを埋める検証と、分布に対する失敗率の推定は目的が異なります

今回の因子モデルでは、Aの3-wayが4,174／4,174組、Bの読取4-wayが73／73組、Bの学習4-wayが360／360組でした　これは今回定義した有効な組合せの網羅率で、未知の入力や旧仕様まで含む値ではありません

エラーを出さずに処理を終え、期待結果とは異なる出力を返すことです　今回の10万件では0件でした　異常入力の明示停止1,000件は、通常変換の成功99,000件と分けて集計しています

今回の結果だけでは判断できません　Dの合成データ30,000件では失敗0件で、独立・同一分布を仮定した片側95%信頼上限は約0.00998528%です　その上限の失敗率で1万件すべてが無失敗になる確率は約36.84%です　実顧客の分布は未取得で、実運用のエラー率は未校正です

金額の桁区切りを学習できないケースが5件見つかりました　見本の先頭だけでなく後続行の桁区切りも確認するよう修正し、該当5件の再確認後、同じ10万件をすべて再実行しました　掲載値は修正後の結果です

ピボット・集計・複数見本の学習、未知の壊れ方、実顧客の運用全体は対象外です　ファイルの読み書きを含むプロセス内での実行結果で、実ブラウザ試験や本番反映の確認とは別です　10万件はファイルケース数で、1ファイル10万行の性能保証を意味しません

固定シードは20260908で、外部APIと実顧客データは使っていません　下の集計データにコーパス・検証コード・実行バンドルの識別情報を掲載しています　本結果だけで本番リリースを認定していません

制定・最終更新 2026年9月10日